屋内3Dシーングラフを活用する状況認識型経路計画

Abstract

3Dシーングラフは、距離（メトリック）情報と意味（セマンティック）情報の両方を統合しますが、その構造は経路計画の効率化や解釈可能性の向上に十分に活用されていません。本研究では、屋内3Dシーングラフのメトリック—セマンティック構造を活用して、計画効率を大幅に向上させる状況認識型の経路計画手法S-Pathを提案します。S-Pathは2段階のプロセスに従います。まず、シーングラフから導出されたセマンティックグラフに対して探索を行い、人が理解しやすい高レベルの経路を得ます。さらに、後続の段階で問題をより小さな独立した部分問題へ分解し、並列に解くことを可能にする計画対象の関連領域も特定します。加えて、実現不可能な経路の場合に、過去に解決した部分問題から得た情報を再利用してセマンティックなヒューリスティックを更新し、再利用を優先することで、将来の計画試行の効率をさらに高めるリプレーニング機構も導入します。実世界およびシミュレーション環境の両方に対する大規模な実験により、S-Pathは、経路の最適性については従来のサンプリングベースの経路計画手法と同等の水準を維持しつつ、計画時間を平均で6倍削減することを示し、また複雑な状況ではそれらを上回ります。これにより、屋内3Dシーングラフで表現された環境に対する効率的で解釈可能な経路計画手法を実現します。コード利用先: https://github.com/snt-arg/spath_ros